vLLM과 함께 GKE에서 GPU를 사용하여 Gemma 개방형 모델 제공

GPU를 사용하는 vLLM 프레임워크와 함께 Google Kubernetes Engine (GKE)에서 Gemma 4 대규모 언어 모델 (LLM)을 제공하려면 NVIDIA H100 GPU와 같은 지원되는 가속기로 GKE 클러스터를 프로비저닝해야 합니다.

Gemma 4 모델을 제공하기 위해 사전 빌드된 vLLM 컨테이너는 모델 가중치를 로드하도록 구성됩니다. 가중치는 --model 인수로 지정된 Cloud Storage 버킷에서 로드됩니다.

가중치가 로드되면 vLLM 컨테이너는 처리량이 높은 추론을 위해 OpenAI 호환 API 엔드포인트를 노출합니다.

이 튜토리얼은 H100 GPU 하드웨어에서 AI/ML 워크로드를 서빙하기 위해 Kubernetes의 컨테이너 조정 기능을 활용하고자 하는 머신러닝 (ML) 엔지니어, 플랫폼 관리자 및 운영자, 데이터 및 AI 전문가를 대상으로 합니다.

이 페이지를 읽기 전 다음 내용을 숙지해야 합니다.

목표

이 튜토리얼은 관리형 Kubernetes 환경에서 LLM을 추론 용도로 실제로 배포하는 방식을 이해하고 탐색하는 데 필요한 기초를 제공합니다.

  1. Autopilot 모드의 GKE 클러스터로 환경을 준비합니다.
  2. 클러스터에 vLLM 컨테이너를 배포합니다.
  3. vLLM을 사용하여 curl 인터페이스를 통해 Gemma 4 모델을 제공합니다.

시작하기 전에

  • In the Cloud de Confiance console, on the project selector page, select or create a Cloud de Confiance project.

    Roles required to select or create a project

    • Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
    • Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

    Go to project selector

  • Verify that billing is enabled for your Cloud de Confiance project.

  • Enable the required API.

    Roles required to enable APIs

    To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

    Enable the API

  • 프로젝트에 다음 역할이 있는지 확인합니다. roles/container.admin, roles/iam.serviceAccountAdmin

    역할 확인

    1. Cloud de Confiance 콘솔에서 IAM 페이지로 이동합니다.

      IAM으로 이동
    2. 프로젝트를 선택합니다.
    3. 주 구성원 열에서 나 또는 내가 속한 그룹을 식별하는 모든 행을 찾습니다. 내가 속한 그룹을 알아보려면 관리자에게 문의하세요.

    4. 나를 지정하거나 포함하는 모든 행의 역할 열을 확인하여 역할 목록에 필요한 역할이 포함되어 있는지 확인합니다.

    역할 부여

    1. Cloud de Confiance 콘솔에서 IAM 페이지로 이동합니다.

      IAM으로 이동
    2. 프로젝트를 선택합니다.
    3. 액세스 권한 부여를 클릭합니다.
    4. 새 주 구성원 필드에 사용자 식별자를 입력합니다. 일반적으로 직원 ID 풀의 사용자 식별자입니다. 자세한 내용은 IAM 정책에서 직원 풀 사용자 표현을 참조하거나 관리자에게 문의하세요.

    5. 역할 선택을 클릭한 후 역할을 검색합니다.
    6. 역할을 추가로 부여하려면 다른 역할 추가 를 클릭하고 각 역할을 추가합니다.
    7. 저장 을 클릭합니다.
  • 프로젝트에 H100 GPU 할당량이 충분한지 확인합니다. 자세한 내용은 GPU 정보배정 할당량을 참조하세요.

개발 환경 준비

이 튜토리얼에서는 kubectlgcloud CLI를 사용하여 에서 호스팅되는 리소스를 관리합니다. Cloud de Confiance by S3NSgcloud CLI로 승인하여 에 액세스할 수 있습니다 Cloud de Confiance by S3NS.

gcloud CLI로 환경을 설정하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. gcloud CLI에서 기본 환경 변수를 설정합니다.

    gcloud config set project PROJECT_ID
    gcloud config set billing/quota_project PROJECT_ID
    export PROJECT_ID=$(gcloud config get project)
    export REGION=u-france-east1
    export CLUSTER_NAME=CLUSTER_NAME
    export GSA_NAME=GSA_NAME
    export KSA_NAME=KSA_NAME
    export NAMESPACE=NAMESPACE
    export PROJECT_NUMBER=$(gcloud projects describe PROJECT_ID --format="value(projectNumber)")
    export MODEL_BUCKET_NAME=MODEL_BUCKET_NAME
    

    다음 값을 바꿉니다.

    • PROJECT_ID: 프로젝트 ID Cloud de Confiance
    • REGION: H100 GPU를 지원하는 u-france-east1 리전 사용 가능한 GPU가 있는 리전을 확인할 수 있습니다.
    • CLUSTER_NAME: 클러스터 이름
    • GSA_NAME: Google 서비스 계정의 이름(예: gemma-gsa)
    • KSA_NAME: Kubernetes 서비스 계정의 이름(예: gemma-ksa)
    • NAMESPACE: Kubernetes 네임스페이스(예: default)
    • MODEL_BUCKET_NAME: 모델 가중치가 저장될 Cloud Storage 버킷의 이름 gemma-4-26b-it와 같이 선택한 모델과 동일한 이름일 수 있습니다.

리소스 만들기 및 구성 Cloud de Confiance

다음 안내에 따라 필요한 리소스를 만듭니다.

GKE 클러스터 및 노드 풀 만들기

GPU를 활용하여 GKE Autopilot 클러스터에서 Gemma를 제공할 수 있습니다. Autopilot 클러스터는 완전 관리형 Kubernetes 환경을 제공합니다.

Autopilot

gcloud CLI에서 다음 명령어를 실행합니다.

gcloud container clusters create-auto CLUSTER_NAME \
    --project=PROJECT_ID \
    --location=REGION \
    --release-channel=rapid

다음 값을 바꿉니다.

GKE는 배포된 워크로드의 요청에 따라 CPU 및 GPU 노드를 사용하여 Autopilot 클러스터를 만듭니다.

Cloud Storage 버킷 만들기

  1. gcloud CLI에서 다음 명령어를 실행합니다.

    gcloud storage buckets create gs://${MODEL_BUCKET_NAME} \
      --project=${PROJECT_ID} \
      --location=${REGION} \
      --uniform-bucket-level-access
    

    이 명령어는 Hugging Face에서 다운로드한 모델 파일을 저장하는 Cloud Storage 버킷을 만듭니다.

  2. 모델 가중치 다운로드 및 업로드:

    제공하려는 버전의 Gemma 모델 가중치를 가져와야 합니다 (예: Hugging Face 또는 기타 공식 소스). 다운로드한 파일을 로컬에서 디렉터리로 정리합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

    • ./gemma-4-26b-it-local/ (26B IT 모델의 모든 파일 포함)
    • ./gemma-4-31b-it-local/ (31B IT 모델의 모든 파일 포함)

    배포 매니페스트에서 예상하는 특정 프리픽스를 사용하여 이러한 디렉터리를 Cloud Storage 버킷에 업로드합니다.

    # Upload files for the 26B IT model
    gcloud storage cp --recursive ./gemma-4-26b-it-local/* gs://${MODEL_BUCKET_NAME}
    
    # Upload files for the 31B IT model
    gcloud storage cp --recursive ./gemma-4-31b-it-local/* gs://${MODEL_BUCKET_NAME}
    

    이 명령어 구조는 모델 파일이 gs://${MODEL_BUCKET_NAME}/config.json과 같은 경로에 있도록 합니다.

Cloud Storage 액세스를 위한 워크로드 아이덴티티 구성

Kubernetes 포드가 모델 가중치가 포함된 Cloud Storage 버킷에 안전하게 액세스하도록 허용하려면 GKE 워크로드 아이덴티티를 구성합니다.

  1. Google 서비스 계정 (GSA)을 만듭니다.

    gcloud iam service-accounts create ${GSA_NAME} \
      --project=${PROJECT_ID}
    
  2. GSA 이메일 확인 및 내보내기:

    이메일 형식은 ${PROJECT_ID}의 범위가 도메인으로 지정되어 있는지 (콜론 포함)에 따라 다릅니다.

    if [[ $PROJECT_ID == *:* ]]; then
      DOMAIN=$(echo $PROJECT_ID | cut -d: -f1)
      PROJ_NAME=$(echo $PROJECT_ID | cut -d: -f2)
      export GSA_EMAIL="${GSA_NAME}@${PROJ_NAME}.${DOMAIN}.s3ns.iam.gserviceaccount.com"
    else
      export GSA_EMAIL="${GSA_NAME}@${PROJECT_ID}.s3ns.iam.gserviceaccount.com"
    fi
      echo "Using GSA Email: ${GSA_EMAIL}"
    
  3. Kubernetes 서비스 계정 (KSA)을 만듭니다.

    이 KSA는 배포 매니페스트에서 사용됩니다.

    kubectl create serviceaccount ${KSA_NAME} --namespace ${NAMESPACE}
    

    생성 확인

    kubectl get serviceaccounts --namespace ${NAMESPACE}
    
  4. KSA에 주석을 추가하여 GSA에 연결합니다.

    이 주석은 KSA가 가장할 수 있는 GSA를 GKE에 알려줍니다.

    kubectl annotate serviceaccount ${KSA_NAME} \
      --namespace ${NAMESPACE} \
      iam.gke.io/gcp-service-account=${GSA_EMAIL}
    
  5. GSA를 가장할 수 있는 KSA 권한을 부여합니다.

    GSA의 이 IAM 바인딩을 통해 KSA가 GSA 역할을 할 수 있습니다.

    if [[ $PROJECT_ID == *:* ]]; then
      DOMAIN=$(echo $PROJECT_ID | cut -d: -f1)
      PROJ_NAME=$(echo $PROJECT_ID | cut -d: -f2)
      export WI_MEMBER="serviceAccount:${PROJ_NAME}.${DOMAIN}.s3ns.svc.id.goog[${NAMESPACE}/${KSA_NAME}]"
    else
      export WI_MEMBER="serviceAccount:${PROJECT_ID}.s3ns.svc.id.goog[${NAMESPACE}/${KSA_NAME}]"
    fi
    
    gcloud iam service-accounts add-iam-policy-binding ${GSA_EMAIL} \
      --role roles/iam.workloadIdentityUser \
      --member="${WI_MEMBER}" \
      --project=${PROJECT_ID}
    
  6. 버킷에서 읽을 수 있는 GSA 권한을 부여합니다.

    버킷에 대한 GSA storage.objectViewer 역할을 부여합니다.

    gcloud storage buckets add-iam-policy-binding gs://${MODEL_BUCKET_NAME} \
      --member="serviceAccount:${GSA_EMAIL}" \
      --role="roles/storage.objectViewer" \
      --project=${PROJECT_ID}
    

vLLM에 Gemma 4 모델 배포

Gemma 4 모델을 배포하려면 각 모델의 모델 가중치를 저장할 Cloud Storage 버킷을 만들고 선택한 모델 크기에 Kubernetes 배포 매니페스트를 적용합니다. 배포 는 클러스터에서 노드 간에 배포되는 여러 포드 복제본을 실행할 수 있는 Kubernetes API 객체입니다.

절차

이 매니페스트를 적용하면 vLLM 컨테이너 이미지를 가져오고 NVIDIA GPU를 요청하며 Cloud Storage 버킷의 모델 가중치에 자동으로 연결하여 vLLM 추론 엔진을 시작합니다.

Gemma 4 26B-A4B-it

다음 안내에 따라 Gemma 4 26B-A4B 명령 조정 모델을 배포합니다.

  1. 다음 vllm-4-26b-a4b-it.yaml 매니페스트를 만듭니다.

    apiVersion: cloud.google.com/v1
    kind: ComputeClass
    metadata:
      name: a3-edgegpu-8g-nolssd
    spec:
      priorities:
      - machineType: a3-edgegpu-8g-nolssd
        gpu:
          count: 8
          type: nvidia-h100-80gb
      nodePoolAutoCreation:
        enabled: true
    ---
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    metadata:
      name: vllm-gemma-deployment
    spec:
      replicas: 1
      selector:
        matchLabels:
          app: gemma-server
      template:
        metadata:
          labels:
            app: gemma-server
            ai.gke.io/model: gemma-4-26b-a4b-it
            ai.gke.io/inference-server: vllm
            examples.ai.gke.io/source: user-guide
        spec:
          containers:
          - name: inference-server
            image: us-docker.pkg.dev/vertex-ai/vertex-vision-model-garden-dockers/pytorch-vllm-serve:gemma4
            resources:
              requests:
                cpu: "20"
                memory: "80Gi"
                ephemeral-storage: "80Gi"
                nvidia.com/gpu: "1"
              limits:
                cpu: "20"
                memory: "80Gi"
                ephemeral-storage: "80Gi"
                nvidia.com/gpu: "1"
            command: ["./entrypoint.sh"] # Use the image's entrypoint
            args:
            - "python"
            - "-m"
            - "vllm.entrypoints.api_server"
            - "--host=0.0.0.0"
            - "--port=8080"
            - "--model=gs://gemma-4-26b-it" # YOUR Cloud Storage PATH
            - "--tensor-parallel-size=1"
            - "--max-num-seqs=128"
            - "--gpu-memory-utilization=0.9"
            - "--limit_mm_per_prompt.image=1"
            - "--enable-auto-tool-choice"
            - "--tool-call-parser=gemma4"
            - "--reasoning-parser=gemma4"
            ports:
            - containerPort: 8080
            env:
            - name: GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN
              value: "s3nsapis.fr"
            - name: CLOUDSDK_CORE_UNIVERSE_DOMAIN
              value: "s3nsapis.fr"
            - name: GCS_URI_ARG_KEY
              value: "model"
            - name: GCS_URI_ENV_KEY
              value: "AIP_STORAGE_URI"
            - name: LORA_ADAPTER_ARG_KEY
              value: "lora-modules"
            - name: HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER
              value: "1"
            volumeMounts:
            - mountPath: /dev/shm
              name: dshm
          volumes:
          - name: dshm
            emptyDir:
              medium: Memory
          nodeSelector:
            cloud.google.com/compute-class: a3-edgegpu-8g-nolssd
    ---
    apiVersion: v1
    kind: Service
    metadata:
      name: llm-service
    spec:
      selector:
        app: gemma-server
      type: ClusterIP
      ports:
        - protocol: TCP
          port: 8080
          targetPort: 8080
    
    
  2. 매니페스트를 적용합니다.

    kubectl apply -f vllm-4-26b-a4b-it.yaml
    

    원하는 경우 vLLM 옵션 --max-model-len=16384를 사용하여 컨텍스트 윈도우 크기를 16K로 제한할 수 있습니다. 더 큰 컨텍스트 윈도우 크기 (최대 128K)를 원하는 경우 GPU 용량이 더 큰 매니페스트와 노드 풀 구성을 조정하세요.

Gemma 4 31B-it

다음 안내에 따라 Gemma 4 31B 명령 조정 모델을 배포합니다.

  1. 다음 vllm-4-31b-it.yaml 매니페스트를 만듭니다.

    apiVersion: cloud.google.com/v1
    kind: ComputeClass
    metadata:
      name: a3-edgegpu-8g-nolssd
    spec:
      priorities:
      - machineType: a3-edgegpu-8g-nolssd
        gpu:
          count: 8
          type: nvidia-h100-80gb
      nodePoolAutoCreation:
        enabled: true
    ---
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    metadata:
      name: vllm-gemma-deployment
    spec:
      replicas: 1
      selector:
        matchLabels:
          app: gemma-server
      template:
        metadata:
          labels:
            app: gemma-server
            ai.gke.io/model: gemma-4-31b-it
            ai.gke.io/inference-server: vllm
            examples.ai.gke.io/source: user-guide
        spec:
          containers:
          - name: inference-server
            image: us-docker.pkg.dev/vertex-ai/vertex-vision-model-garden-dockers/pytorch-vllm-serve:gemma4
            resources:
              requests:
                cpu: "20"
                memory: "80Gi"
                ephemeral-storage: "80Gi"
                nvidia.com/gpu: "1"
              limits:
                cpu: "20"
                memory: "80Gi"
                ephemeral-storage: "80Gi"
                nvidia.com/gpu: "1"
            command: ["./entrypoint.sh"] # Use the image's entrypoint
            args:
            - "python"
            - "-m"
            - "vllm.entrypoints.api_server"
            - "--host=0.0.0.0"
            - "--port=8080"
            - "--model=gs://gemma-4-31b-it" # YOUR Cloud Storage PATH
            - "--tensor-parallel-size=1"
            - "--max-num-seqs=128"
            - "--gpu-memory-utilization=0.9"
            - "--limit_mm_per_prompt.image=1"
            - "--enable-auto-tool-choice"
            - "--tool-call-parser=gemma4"
            - "--reasoning-parser=gemma4"
            ports:
            - containerPort: 8080
            env:
            - name: GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN
              value: "s3nsapis.fr"
            - name: CLOUDSDK_CORE_UNIVERSE_DOMAIN
              value: "s3nsapis.fr"
            - name: GCS_URI_ARG_KEY
              value: "model"
            - name: GCS_URI_ENV_KEY
              value: "AIP_STORAGE_URI"
            - name: LORA_ADAPTER_ARG_KEY
              value: "lora-modules"
            - name: HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER
              value: "1"
            volumeMounts:
            - mountPath: /dev/shm
              name: dshm
          volumes:
          - name: dshm
            emptyDir:
              medium: Memory
          nodeSelector:
            cloud.google.com/compute-class: a3-edgegpu-8g-nolssd
    ---
    apiVersion: v1
    kind: Service
    metadata:
      name: llm-service
    spec:
      selector:
        app: gemma-server
      type: ClusterIP
      ports:
        - protocol: TCP
          port: 8080
          targetPort: 8080
    
    
  2. 매니페스트를 적용합니다.

    kubectl apply -f vllm-4-31b-it.yaml
    

    이 예시에서는 vLLM 옵션 --max-model-len=16384를 사용하여 컨텍스트 윈도우 크기를 16K로 제한합니다. 더 큰 컨텍스트 윈도우 크기 (최대 128K)를 원하는 경우 GPU 용량이 더 큰 매니페스트와 노드 풀 구성을 조정하세요.

인증

  1. 배포를 사용할 수 있을 때까지 기다립니다.

    kubectl wait --for=condition=Available --timeout=1800s deployment/vllm-gemma-deployment
    
  2. 실행 중인 배포의 로그를 봅니다.

    kubectl logs -f -l app=gemma-server
    

    배포 리소스는 Gemma 모델 데이터를 다운로드합니다. 이 프로세스는 몇 분 정도 걸릴 수 있습니다. 출력은 다음과 비슷합니다.

      ...
      ...
      (APIServer pid=1) INFO:     Started server process [1]
      (APIServer pid=1) INFO:     Waiting for application startup.
      (APIServer pid=1) INFO:     Application startup complete.
    

배포를 사용할 수 있게 되면 모델과 상호작용하도록 포트 전달 을 설정합니다.

모델 제공

이 섹션에서는 모델과 상호작용합니다. 계속하기 전에 모델이 완전히 다운로드되었는지 확인합니다.

포트 전달 설정

다음 명령어를 실행하여 모델에 대한 포트 전달을 설정합니다.

kubectl port-forward svc/llm-service 8080:8080 --namespace default &

출력은 다음과 비슷합니다.

Forwarding from 127.0.0.1:8080 -> 8080

curl을 사용하여 모델과 상호작용

이 섹션에서는 기본 스모크 테스트를 수행하여 배포된 Gemma 4 명령 조정 모델을 확인하는 방법을 보여줍니다. 다른 모델의 경우 gemma-4-26B-A4B-it를 해당 모델의 이름으로 바꿉니다.

이 예시에서는 Gemma 4 26B 명령 조정 모델을 텍스트 전용 입력으로 테스트하는 방법을 보여줍니다.

새 터미널 세션에서 curl을 사용해서 모델과 채팅합니다.

curl http://127.0.0.1:8080/v1/chat/completions \
-X POST \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
    "model": "google/gemma-4-26B-A4B-it",
    "messages": [
        {
          "role": "user",
          "content": "Why is the sky blue?"
        }
    ],
    "chat_template_kwargs": {
         "enable_thinking": true
    },
    "skip_special_tokens": false
}'

결과는 다음과 유사합니다.

{
  "id": "chatcmpl-be75ccfcbdf753d1",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1775006187,
  "model": "google/gemma-4-26B-A4B-it",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "The short answer is a phenomenon called **Rayleigh scattering**.\n\nTo understand how it works, you have to look at three things: sunlight, the Earth's atmosphere, and how light travels.\n\n### 1. Sunlight is a Rainbow\nAlthough sunlight looks white to us, it is actually made up of all the colors of the rainbow (red, orange, yellow, green, blue, indigo, and violet). Light travels as **waves**, and each color has a different wavelength:\n*   **Red light** travels in long, lazy, wide waves.\n*   **Blue and violet light** travel in short, choppy, tight waves.\n\n### 2. The Atmosphere is an Obstacle Course\nEarth's atmosphere is filled with gases (mostly nitrogen and oxygen). As sunlight travels through the atmosphere, it strikes the molecules of these gases. \n\nBecause the gas molecules are very small, they affect the colors differently based on their wavelength:\n*   The **long waves** (reds and yellows) pass through the atmosphere mostly straight, without hitting much. They are like large ocean waves that roll right over small pebbles.\n*   The **short waves** (blues and violets) strike the gas molecules and get scattered in every direction. They are like small ripples that hit a pebble and splash everywhere.\n\nBecause this blue light is being scattered in every direction by the air, when you look up, your eyes are catching that scattered blue light coming from every part of the sky.\n\n### 3. Why isn't the sky violet?\nIf violet light has an even shorter wavelength than blue light, you might wonder why the sky doesn't look purple. There are two main reasons:\n1.  **The Sun's output:** The Sun emits much more blue light than violet light.\n2.  **Human Biology:** Human eyes are much more sensitive to blue than to violet. Our eyes interpret the scatter of mixed blue and violet light simply as pale blue.\n\n---\n\n### Bonus: Why are sunsets red?\nWhen the sun is setting, it is much lower on the horizon. This means the sunlight has to travel through a much **thicker** layer of the atmosphere to reach your eyes. \n\nBy the time the light gets to you, the blue light has been scattered away completely로. Only the long-wavelength colors—the reds, oranges, and pinks—are able to make it through that thick layer of air without being scattered away, creating the beautiful colors of a sunset.",
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        "reasoning": "\"Why is the sky blue?\"\nScience/Physics (Atmospheric scattering).\nExplain the phenomenon clearly, accurately, and engagingly.\n\n    *   Sunlight (white light) is made of a spectrum of colors (ROYGBIV).\n    *   Earth's atmosphere is filled with gases (nitrogen, oxygen) and particles.\n    *   Rayleigh Scattering: Shorter wavelengths (blue/violet) scatter more easily than longer wavelengths (red/yellow) when hitting small gas molecules.\n    *   The human eye's sensitivity: Why isn't it violet?\n\n    A good scientific explanation should follow a logical flow:\n    *   *Direct Answer:* The core mechanism (Rayleigh Scattering).\n    *   *The Components:* Sunlight and the Atmosphere.\n    *   *The Mechanism:* How light interacts with gas molecules.\n    *   *The Wavelength Factor:* Comparing colors.\n    *   *The \"Wait, why not violet?\" question:* Addressing human perception.\n    *   *Bonus/Related concept:* Why sunsets are red.\n\n        *   Use the term **Rayleigh Scattering**.\n        *   Summarize: Its how sunlight interacts with the Earth's atmosphere.\n\n        *   Sunlight looks white, but it's actually a mix of all colors (the rainbow).\n        *   Each color travels as a different wavelength. Red = long/lazy waves; Blue/Violet = short/choppy waves.\n\n        *   The atmosphere is mostly Nitrogen and Oxygen.\n        *   When sunlight hits these tiny gas molecules, the light gets scattered in all directions.\n\n        *   Blue light travels in shorter, smaller waves.\n        *   Because these waves are small, they strike the gas molecules more frequently and get scattered more easily than the longer red/yellow waves.\n        *   Result: When you look up, your eyes are catching this \"scattered\" blue light coming from every direction.\n\n        *   *Technically*, violet light has an even shorter wavelength than blue, so it scatters *even more*. Why isn't the sky violet?\n        *   Two reasons: 1. The Sun emits more blue light than violet light. 2. Human eyes are much more sensitive to blue than violet.\n\n        *   Briefly mention sunsets to provide a complete picture.\n        *   At sunset, light travels through *more* atmosphere. The blue is scattered away completely, leaving only the long red/orange waves to reach your eyes.\n\n    *   *Tone Check:* Is it too academic? Use analogies (like waves in water or skipping stones) if needed, but keep it concise.\n    *   *Clarity:* Ensure the distinction between wavelength and scattering is clear."
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    • vLLM을 사용하는 경우 모델 성능 대시보드를 사용할 수 있으며 vLLM 모델 성능 측정항목이 표시됩니다.

Cloud Monitoring의 vLLM 대시보드 통합에서 측정항목을 볼 수도 있습니다. 이러한 측정항목은 사전 설정된 필터 없이 모든 vLLM 배포에 집계됩니다.

vLLM은 기본적으로 Prometheus 형식으로 측정항목을 노출하므로, 별도의 내보내기 도구를 설치할 필요가 없습니다. Google Cloud Managed Service for Prometheus를 사용하여 모델에서 측정항목을 수집하는 방법은 Cloud Monitoring 문서의 vLLM 모니터링 가능성 가이드를 참조하세요.

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